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Ich werde individuelle Vektor-Suche, pgvector, qdrant und Embedding-Pipelines aufbauen
Federico D
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Willst du deine Anwendung mit hochleistungsfähiger semantischer Suche, individuellen Vektor-Embeddings und schneller Ähnlichkeitsabfrage aufrüsten?
Ich spezialisiere mich auf den Aufbau von produktionsreifen Vektor-Datenbankarchitekturen, semantische Suchpipelines und maßgeschneiderte Ähnlichkeitsalgorithmen mit Python, FastAPI, Qdrant und PostgreSQL (pgvector).
Was ich anbiete:
Vektor-Datenbank-Integration: Einrichtung und Feinabstimmung von Qdrant, PostgreSQL (pgvector), Chroma oder FAISS.
Embedding-Pipelines: Textaufteilung, Token-Optimierung, lokale (SentenceTransformers, E5, BGE) oder Cloud-Modelle (OpenAI).
Maßgeschneiderte Ähnlichkeitsalgorithmen: Cosine Similarity, Euclidean Distance und Dot Product Berechnungen.
Hybride Suche: Kombination aus traditioneller Volltextsuche und dichter Vektor-Rückgewinnung mit Reciprocal Rank Fusion (RRF).
Produktions-APIs: Asynchrone REST-Endpunkte, entwickelt mit Python, FastAPI und Pydantic-Validierung.
Technologie-Stack:
Python, FastAPI, Qdrant, PostgreSQL (pgvector), SentenceTransformers, Hugging Face, PyTorch, Docker.
Bitte sende mir eine Nachricht, bevor du eine Bestellung aufgibst, um deine Daten und Anforderungen zu besprechen!
Lerne Federico D kennen
Federico D
AI Backend Engineer RAG Vector Search
- AusItalien
- Mitglied seitSept. 2026
Sprachen
Italienisch, Englisch, Spanisch, Deutsch
AI Automation & Backend Developer specialized in production-ready RAG architectures, vector search pipelines (Qdrant, pgvector), and high-performance FastAPI backends.
Backed by 4+ years of solid ICT infrastructure and system administration experience, I bridge the gap between heavy AI engineering and reliable, enterprise-grade software execution. My focus is on zero-cloud dependency, low-latency retrieval, and privacy-first local LLM integrations.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Warum Vektor-Suche statt herkömmlicher Schlüsselwortsuche?
Herkömmliche Suche sucht nach genauen Wortübereinstimmungen. Vektor-Suche analysiert die semantische Bedeutung und findet relevanten Kontext, auch wenn Nutzer Synonyme oder unterschiedliche Formulierungen verwenden.
Kann das 100% lokal laufen für vollständigen Datenschutz?
Ja. Ich kann lokale Embedding-Modelle (wie E5 oder BGE via SentenceTransformers) und lokale Vektor-Speicher (Qdrant oder pgvector) einrichten, sodass keine Daten dein Server verlassen.
Was ist Hybrid Search und warum ist sie besser?
Hybrid Search kombiniert dichte Vektor-Suche (semantische Bedeutung) mit sparsamer Schlüsselwortsuche (BM25 oder PostgreSQL Volltext) unter Verwendung von Reciprocal Rank Fusion (RRF) für maximale Präzision.
